Klasifikasi Citra Kulit Wajah Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Android

Kania Putri Alaska, Indrawati Indrawati*, Hari Toha Hidayat

Sari


Perkembangan teknologi yang sangat pesat di era globalisasi saat ini telah memberikan banyak manfaat dalam kemajuan diberbagai aspek sosial. Penggunaan teknologi oleh manusia dalam membantu menyelesaikan pekerjaan merupakan hal yang menjadi keharusan dalam kehidupan. Selama ini masih banyak masyarakat yang kurang pengetahuan mengenai jenis kulit wajahnya. Pada penelitian ini yang dilakukan didalam sistem dimulai dengan menginput citra kulit wajah lalu dikonversikan dari RGB ke Grayscale dan baru dilakukan ektraksi ciri untuk mendapatkan nilai dari masing-masing citra kulit wajah normal, berminyak dan kering. Nilai ciri tersebut kemudian di klasifikasikan dengan metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes akan menentukan kulit yang normal, keing dan berminyak dengan seberapa besar kecocokan data yang diuji dengan training. Dari 20 data citra kulit wajah uji terdapat 17 citra yang berhasil mengklasifikasi, sehingga tingkat keberhasilan system dalam mengklasifikasi adalah sebesar 85%. Berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini mampu menentukan kulit normal, kering dan berminyak.


Teks Lengkap:

XML

Referensi


M. R. Farhan, A. W. Widodo, and M. A. Rahman, “Ekstraksi Ciri Pada Klasifikasi Tipe Kulit Wajah Menggunakan Metode Haar Wavelet,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 2903–2909, 2019.

R. Wijanarko and N. Eko, “Deteksi Wajah Berbasis Segmentasi Warna Kulit Menggunakan Ruang Warna Ycbcr & Template Matching,” Cendekia Eksata, vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2017.

W. I. Praseptiyana, A. W. Widodo, and M. A. Rahman, “Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-occurrence Matrix ( GLCM ) Untuk Deteksi Melasma Pada Citra Wajah,” vol. 3, no. 11, pp. 10402–10409, 2019.

A. Hidayatno, U. Diponegoro, R. Isnanto, and U. Diponegoro, “Penentuan Wilayah Wajah Manusia Pada Citra Berwarna Berdasarkan Warna Kulit Dengan Metode Template Matching,” Maj. Ilm. Tek. Elektro, vol. 5, no. 2, 2012.

T. R. Effendi, N. Fadillah, P. Studi, T. Informatika, and U. Samudra, “Ekstraksi Karakteristik Wajah Manusia Dengan Transformasi Warna YCbCr,” vol. 11, no. 3, pp. 328–335, 2019.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer - Politeknik Negeri Lhokseumawe is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License 

©2021 All rights reserved | P-ISSN: 2581-2882